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Enregistrement W6980087666

Assessing COVID-19 Research Outputs of Iran’s Top Universities in Social Media: An Altmetric Study

2021· article· en· W6980087666 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusShahidAltmetricsSocial mediaDescriptive statisticsSpearman's rank correlation coefficientPopulationCitationBibliometrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aim: Scientific infrastructures of societies would be mainly constructed in universities and academic environments. As a result, considering research outputs and performances in academic departments are of high significance. The current study aimed at investigating the research outputs of Iran’s top universities as mentioned in social media on the COVID-19 pandemic. Materials and methods: Scientometric (Quantity and Scientific productions) and Altmetric (Mentions Bookmarks and altmetric scores) indices were considered as the research methodology. The population of this study was COVID-19 research outputs of the Scopus database from the top universities of Iran including Tehran University, Shahid Beheshti University, Tarbiat Modares University, Allameh Tabataba’i University, Isfahan University, Shiraz University, Ferdowsi University of Mashhad and Tabriz University in 2020. Data were collected from the Scopus and Altmetric Explorer databases and were analyzed using the descriptive statistics and Spearman correlation test. Findings: The University of Tehran had the highest rank with 1409 research outputs on the COVID-19. The highest international cooperation was made with the United States, Britain and Canada, respectively. The major social media used were Twitter and Mendeley. The results of the Spearman correlation test revealed that there was a statistically significant relationship between citation index and altmetric score (p-value< 0/05) regarding the research outputs of Tehran University, Shahid Beheshti University, Shiraz University and Ferdowsi University of Mashhad. Conclusion: Publications receiving more citations are not necessarily mentioned in social media.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0230,032
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,941
Tête enseignante GPT0,789
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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